Head of Agentic SDLC

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El proyecto que te espera.

Objetivo principal

Diseñar, implantar y escalar un modelo de delivery AI-first que permita a Grupo El Corte Inglés:

• Aumentar la capacidad interna de construcción de producto digital.

• Reducir la dependencia de modelos tradicionales de desarrollo externalizado.

• Mejorar productividad, calidad y time-to-market.

• Industrializar el uso de IA en el ciclo de vida completo del software.

• Crear estándares, prácticas, agentes y plataformas comunes para toda la organización.

• Medir de forma objetiva el impacto de la IA en el delivery tecnológico.

Funciones principales y requisitos.

Responsabilidades principales

3.1 Definir el modelo de delivery AI-first

·       Diseñar el modelo operativo de desarrollo de productos digitales basado en IA.

·       Definir cómo deben trabajar producto, ingeniería, arquitectura, QA, seguridad y operaciones en un entorno AI-first.

·       Evolucionar el SDLC tradicional hacia un modelo más automatizado, asistido por agentes y gobernado por métricas.

·       Establecer principios comunes para el uso de IA en planificación, análisis, diseño, desarrollo, testing, documentación, despliegue y operación.

·       Traducir la estrategia tecnológica en prácticas concretas aplicables por los equipos.

3.2 Construir la plataforma de ingeniería AI-first

·       Liderar la definición de la plataforma de desarrollo que soporte el nuevo modelo.

·       Integrar herramientas como GitHub Copilot, Claude Code, ChatGPT Enterprise, agentes especializados, plataformas de CI/CD, testing, observabilidad y quality gates.

·       Definir estándares para el uso de agentes, skills, prompts, reglas, plantillas y artefactos reutilizables.

·       Impulsar una experiencia de desarrollo homogénea, segura y productiva para todos los equipos.

·       Asegurar que la plataforma sea escalable, gobernable y alineada con las políticas corporativas.

3.3 Industrializar el uso de agentes en el SDLC

·       Diseñar casos de uso de agentes para planificación, refinamiento funcional, generación de código, revisión técnica, testing, documentación y soporte operativo.

·       Establecer patrones de colaboración entre personas, equipos y agentes IA.

·       Definir criterios de uso según complejidad, criticidad, coste, riesgo y nivel de autonomía permitido.

·       Crear mecanismos de supervisión, trazabilidad y validación de decisiones tomadas por agentes.

·       Asegurar que los agentes trabajan bajo estándares corporativos de arquitectura, seguridad, calidad y compliance.

3.4 Gobernar la calidad y el impacto

·       Definir quality gates obligatorios para los equipos que trabajen bajo el modelo AI-first.

·       Establecer métricas de productividad, calidad, seguridad y eficiencia.

·       Medir lead time, cycle time, defect leakage, cobertura de pruebas, deuda técnica, coste por entrega y productividad asistida por IA.

·       Crear mecanismos de benchmarking entre herramientas, modelos, agentes y prácticas.

·       Asegurar que el uso de IA genera impacto real y medible, no solo adopción superficial.

3.5 Liderar el cambio organizativo

·       Acompañar a equipos de tecnología y negocio en la adopción del nuevo modelo.

·       Identificar dominios, productos y equipos piloto para escalar progresivamente la transformación.

·       Crear un modelo de adopción por fases: aprender, expandir y escalar.

·       Definir roles, responsabilidades y nuevas capacidades necesarias en los equipos.

·       Actuar como referente interno en delivery AI-first, ingeniería moderna y transformación del SDLC.

3.6 Asegurar gobierno, seguridad y compliance

·       Definir el marco de gobierno para el uso de IA generativa y agentes en desarrollo de software.

·       Garantizar trazabilidad sobre código generado, decisiones técnicas y evidencias de calidad.

·       Alinear el modelo con seguridad, privacidad, protección de propiedad intelectual y cumplimiento normativo.

·       Establecer controles para evitar riesgos derivados de automatización excesiva, dependencia de modelos o falta de supervisión humana.

·       Trabajar con arquitectura, seguridad, legal, compras y riesgos para certificar herramientas y prácticas.

4. Perfil requerido

4.1 Experiencia

·       Más de 10 años de experiencia en tecnología, ingeniería de software, arquitectura o transformación digital.

·       Experiencia liderando modelos de desarrollo de software a escala empresarial.

·       Conocimiento profundo del ciclo de vida de desarrollo de software: discovery, diseño, arquitectura, desarrollo, testing, despliegue y operación.

·       Experiencia en transformación de organizaciones tecnológicas hacia modelos de producto digital.

·       Experiencia en plataformas de ingeniería, DevOps, CI/CD, quality gates, testing automatizado y observabilidad.

·       Experiencia práctica con herramientas de IA aplicada al desarrollo: GitHub Copilot, Claude Code, ChatGPT Enterprise, agentes de desarrollo, LLMs o plataformas equivalentes.

·       Experiencia liderando equipos multidisciplinares y trabajando con dirección, negocio, arquitectura, seguridad y operaciones.

4.2 Conocimientos técnicos

·       Ingeniería de software moderna, Clean Architecture, DDD y buenas prácticas de diseño.

·       Arquitecturas cloud, distribuidas y escalables.

·       DevOps, platform engineering y developer experience.

·       Automatización del SDLC.

·       Testing automatizado, TDD, quality gates y métricas de calidad.

·       IA generativa aplicada a desarrollo de software.

·       Modelos LLM, agentes, prompts, skills, reglas y orquestación.

·       Gobierno técnico, seguridad, privacidad y trazabilidad.

·       Métricas de delivery y productividad de ingeniería.

5. Competencias clave

·       Visión estratégica y capacidad de ejecución.

·       Liderazgo técnico senior.

·       Mentalidad AI-first.

·       Orientación clara a impacto de negocio.

·       Capacidad para transformar organizaciones complejas.

·       Pensamiento sistémico.

·       Capacidad para definir estándares y hacerlos escalables.

·       Foco en calidad, seguridad y gobierno.

·       Comunicación clara con perfiles técnicos, ejecutivos y de negocio.

·       Pragmatismo: transformar sin crear burocracia innecesaria.

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